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Conference papers

Découverte de règles d'association pour l'aide à la prévision des accidents maritimes

Résumé : Les systèmes de surveillance maritime permettent la récupération et la fusion des informations sur les navires (position, vitesse, etc.) à des fins de suivi du trafic maritime sur un dispositif d'affichage. Aujourd'hui, l'identification des risques à partir de ces systèmes est difficilement automatisable compte-tenu de l'expertise à formaliser, du nombre important de navires et de la multiplicité des risques (collision, échouement, etc). De plus, le remplacement périodique des opérateurs de surveillance complique la reconnaissance d'événements anormaux qui sont épars et parcellaires dans le temps et l'espace. Dans l'objectif de faire évoluer ces systèmes de surveillance maritime, nous proposons dans cet article, une approche originale fondée sur le data mining pour l'extraction de motifs fréquents. Cette approche se focalise sur des règles de prévision et de ciblage pour l'identification automatique des situations induisant ou constituant le cadre des accidents maritimes.
Document type :
Conference papers
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https://hal-mines-paristech.archives-ouvertes.fr/hal-00747588
Contributor : Magalie Prudon <>
Submitted on : Wednesday, April 10, 2013 - 2:33:57 PM
Last modification on : Friday, April 2, 2021 - 8:46:04 AM
Long-term archiving on: : Friday, March 31, 2017 - 3:24:13 PM

File

EGC2012_Idiri.pdf
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Identifiers

  • HAL Id : hal-00747588, version 1

Citation

Bilal Idiri, Aldo Napoli. Découverte de règles d'association pour l'aide à la prévision des accidents maritimes. Conférence internationale Extraction et Gestion des Connaissances - EGC 2012, Jan 2012, Bordeaux, France. p. 243-248 - ISBN 978-2-7056-8310-8. ⟨hal-00747588⟩

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